KR20200109944A - 차량 제어 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 차량 제어 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 장치는, 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하는 에너지 예측부, 상기 예측된 가용 에너지 및 기 학습된 연비를 이용하여 주행 가능 거리를 연산하는 거리 연산부, 및 상기 연산된 주행 가능 거리 정보를 업데이트하는 제어부를 포함한다.

Description

차량 제어 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템{APPARATUS AND METHOD FOR CONTROLLING VEHICLE, AND VEHICLE SYSTEM}
본 발명은 차량 제어 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템에 관한 것이다.
전기 차량과 같이 배터리로부터 구동력을 얻는 차량은 배터리 상태가 일정한 수준 이상을 유지할 수 있도록 관리하는 것이 중요하다. 이를 위해, 종래의 전기 차량은 배터리의 잔여 용량, 학습연비 및 열화도와, 그 외의 배터리 온도, 외기온 등을 고려하여 주행가능거리를 연산하고 이를 운전자에게 제공한다.
일반적으로, 차량들은 충전/방전 중 배터리의 열화도를 측정하는데, 이때 완속 충전 구간에서 배터리의 열화도를 측정한다.
하지만, 열화도를 측정하지 못하는 조건에서는 충전을 하더라도 학습된 열화도 정보가 없어 이전 혹은 초기에 학습된 열화도 정보를 이용하여 주행가능거리를 측정하게 된다.
이 경우, 실제로 20% 이상 열화가 진행되었음에도 차량은 열화도가 0% 인 것으로 잘못 인식하게 되고, 잘못 인식된 열화도를 기준으로 주행가능거리를 연산하는 경우 20%의 오차가 발생하게 된다.
따라서, 차량에서 안내되는 주행가능거리 정보에 대한 사용자의 신뢰도가 저하됨에 따라 사용자의 불만을 야기 시키게 된다.
본 발명의 목적은, 배터리 충전 시마다 예측된 배터리 에너지에 기초하여 주행가능거리를 연산함으로써 열화도를 학습하지 않는 조건에서도 주행가능거리를 정확하게 측정하고, 그로 인해 주행가능거리 정보에 대한 신뢰도를 향상시키도록 한, 차량 제어 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템을 제공함에 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재들로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치는, 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하는 에너지 예측부, 상기 예측된 가용 에너지 및 기 학습된 연비를 이용하여 주행 가능 거리를 연산하는 거리 연산부, 및 상기 연산된 주행 가능 거리 정보를 업데이트하는 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 에너지 예측부는, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량에 기초하여 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 에너지 예측부는, 상기 배터리의 최초 용량에 상기 배터리 충전 시의 열화도 학습값을 적용하여 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 에너지 예측부는, 상기 배터리의 최초 충전 시, 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 에너지 예측부는, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 에너지 예측부는, 상기 열화도 학습값이 존재하지 않으면, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 한다.
상기 제어부는, 상기 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 디스플레이 장치로 송신하여 출력하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 장치는, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량 정보를 수집하는 정보 수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법은, 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하는 단계, 상기 예측된 가용 에너지 및 기 학습된 연비를 이용하여 주행 가능 거리를 연산하는 단계, 및 상기 연산된 주행 가능 거리 정보를 업데이트하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가용 에너지를 예측하는 단계는, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량에 기초하여 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가용 에너지를 예측하는 단계는, 상기 배터리의 최초 용량에 상기 배터리 충전 시의 열화도 학습값을 적용하여 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가용 에너지를 예측하는 단계는, 상기 배터리의 최초 충전 시, 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가용 에너지를 예측하는 단계는, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 가용 에너지를 예측하는 단계는, 상기 열화도 학습값이 존재하지 않으면, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 상기 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 디스플레이 장치로 송신하여 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 방법은, 상기 가용 에너지를 예측하는 단계 이전에, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 시스템은, 배터리관리시스템, 배터리 충전 시 상기 배터리관리시스템으로부터 충전 정보를 수집하여 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하고, 상기 예측된 가용 에너지 및 기 학습된 연비를 이용하여 주행 가능 거리를 연산하여 업데이트하는 차량 제어 장치, 및 상기 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 출력하는 디스플레이 장치를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 배터리 충전 시마다 예측된 배터리 에너지에 기초하여 주행가능거리를 연산함으로써 열화도를 학습하지 않는 조건에서도 주행가능거리를 정확하게 측정할 수 있으며, 그로 인해 주행가능거리 정보에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 가용 에너지 연산 동작을 설명하는데 참조되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명의 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 또한, 다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가진 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
본 발명은 차량 제어 장치 및 방법, 그리고 차량 시스템에 관한 것으로, 본 발명에 적용되는 차량은 EV 차량, HEV, PHEV 차량 등과 같이 배터리 에너지를 이용하여 모터를 구동하는 차량이 해당될 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 차량 시스템은 차량 제어 장치(100), 배터리관리시스템(200) 및 디스플레이 장치(300)를 포함할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 차량의 전반적인 동작을 제어한다.
특히, 차량 제어 장치(100)는 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 열화도 학습값 등을 고려하여 가용 에너지를 예측하고, 예측된 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 연산하여 기존의 주행 가능 거리를 업데이트 한다.
이때, 차량 제어 장치(100)는 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 디스플레이 장치 등으로 송신하여 사용자에게 안내할 수 있도록 한다.
여기서, 차량 제어 장치(100)는 차량 내 차량 제어 유닛(VCU)으로서 구현될 수 있다.
배터리관리시스템(BMS)(200)은 배터리의 성능, 안정적 동작 및 효율적 운용을 위한 동작을 수행한다. 배터리관리시스템(BMS)(200)은 배터리 충전 시 배터리의 충전 관련 정보, 예를 들어, 배터리 충전상태 (SOC, State Of Charge) 변화량, 배터리 충전 에너지 등의 정보를 차량 제어 장치(100)로 제공할 수 있다.
디스플레이 장치(300)는 차량 제어 장치(100)로부터 제공된 소정의 정보를 화면에 출력한다. 일 예로, 디스플레이 장치(300)는 차량의 주행가능거리 정보가 표시될 수 있다. 여기서, 디스플레이 장치(300)는 클러스터(CLU), AVN 등을 포함할 수 있다.
이때, 디스플레이 장치(300)는 터치 필름, 터치 시트, 터치 패드 등의 터치 센서가 구비되는 경우 터치 스크린으로 동작하며, 입력수단과 출력수단이 통합된 형태로 구현될 수 있다.
디스플레이 장치(300)는 액정 디스플레이(Liquid Crystal Display, LCD), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(Thin Film Transistor-Liquid Crystal Display, TFT LCD), 유기 발광 다이오드(Organic Light-Emitting Diode, OLED), 플렉시블 디스플레이(Flexible Display), 전계 방출 디스플레이(Feld Emission Display, FED), 3차원 디스플레이(3D Display) 중에서 적어도 하나의 형태로 구현될 수 있다.
본 발명에 따른 장치(100)는 차량의 내부에 구현될 수 있다. 이때, 장치(100)는 차량의 내부 제어 유닛들과 일체로 형성될 수 있으며, 별도의 장치로 구현되어 별도의 연결 수단에 의해 차량의 제어 유닛들과 연결될 수도 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, 차량 제어 장치(100)는 제어부(110), 통신부(130), 저장부(140), 정보 수집부(150), 에너지 예측부(160) 및 거리 연산부(170)를 포함할 수 있다. 여기서, 본 실시예에 따른 장치(100)의 제어부(110), 정보 수집부(150), 에너지 예측부(160) 및 거리 연산부(170)는 적어도 하나 이상의 프로세서(processor)로서 구현될 수 있다.
제어부(110)는 차량 제어 장치(100)의 각 구성요소들 간에 전달되는 신호를 처리할 수 있다.
통신부(130)는 차량에 구비된 전장품 및/또는 제어유닛들과의 차량 네트워크 통신을 위한 통신모듈을 포함할 수 있다. 일 예로서, 통신모듈은 배터리관리시스템(BMS)(200)과 통신하며 배터리 관련 정보를 수신할 수 있다. 또한, 통신모듈은 클러스터, AVN 등의 디스플레이 장치(300)와 통신하며 최종 결정된 주행가능거리 정보를 디스플레이 장치(300)로 송신할 수 있다.
여기서, 차량 네트워크 통신 기술로는 CAN(Controller Area Network) 통신, LIN(Local Interconnect Network) 통신, 플렉스레이(Flex-Ray) 통신 등이 해당될 수 있다.
또한, 통신부(130)는 무선 인터넷 접속을 위한 모듈 또는 근거리 통신(Short Range Communication)을 위한 통신모듈을 더 포함할 수도 있다.
저장부(140)는 차량 제어 장치(100)가 동작하는데 필요한 데이터 및/또는 알고리즘 등을 저장할 수 있다.
일 예로서, 저장부(140)는 통신부(130)를 통해 수신된 배터리의 충전 정보가 저장될 수 있다. 또한, 저장부(140)는 사전에 학습된 열화도(EOH) 학습 정보 및/또는 이전에 연산된 가용 에너지 정보가 저장될 수도 있다.
또한, 저장부(140)는 차량 제어 장치(100)가 배터리 에너지를 예측하고, 예측된 배터리 에너지 및/또는 열화도 학습값을 이용하여 가용 에너지를 연산하기 위한 명령 및/또는 알고리즘이 저장될 수 있다.
여기서, 저장부(140)는 RAM(Random Access Memory), SRAM(Static Random Access Memory), ROM(Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory)와 같은 저장매체를 포함할 수 있다.
정보 수집부(150)는 배터리의 정보, 예를 들어, SOC 정보, 충전 에너지 정보 등과, 열화도 학습값 및/또는 이전에 연산된 가용 에너지 정보를 수집할 수 있다.
에너지 예측부(160)는 정보 수집부(150)에 의해 수집된 배터리 정보에 기초하여 배터리 에너지를 예측할 수 있다. 일 예로, 에너지 예측부(160)는 SOC 변화량에 따른 충전 에너지를 기반으로 제1 배터리 에너지를 예측할 수 있다. 여기서, 에너지 예측부(160)는 충전 에너지를 SOC 변화량으로 나눈 값을 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지로 예측할 수 있다.
또한, 에너지 예측부(160)는 정보 수집부(150)에 의해 수집된 열화도(State of Health, SOH) 학습값을 기반으로 제2 배터리 에너지를 예측할 수 있다. 일 예로, 에너지 예측부(160)는 배터리의 초기 에너지에서 열화가 진행된 에너지를 차감한 값을 열화도(SOH) 학습값 기반의 제2 배터리 에너지로서 예측할 수 있다.
에너지 예측부(160)는 앞서 예측된 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지 및 열화도(SOH) 학습값 기반의 제2 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 결정할 수 있다.
일 예로, 에너지 예측부(160)는 배터리의 최초 충전 시에 아래 [수학식 1]을 참고하여 초기 가용 에너지(E0)를 도출할 수 있다.
Figure pat00001
[수학식 1]에서와 같이, 초기 가용 에너지(E0)는 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지와 열화도(SOH) 학습값 기반의 제2 배터리 에너지의 평균 값으로서 도출될 수 있다.
에너지 예측부(160)는 최초 충전 이후 충전하는 경우에 사전에 학습된 열화도(SOH) 학습값이 존재하면 아래 [수학식 2]를 참조하여 제1 가용 에너지(E1)를 도출할 수 있다.
Figure pat00002
[수학식 2]에서와 같이, 제1 가용 에너지(E1)는 이전 충전 시에 연산된 가용 에너지와, 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지 및 열화도(SOH) 학습값 기반의 제2 배터리 에너지의 평균 값으로서 도출될 수 있다.
이 경우, 도출된 제1 가용 에너지는 각 에너지를 1:1:1의 비율로 반영함으로써 정확도 높은 가용 에너지를 예측할 수 있다.
한편, 에너지 예측부(160)는 최초 충전 이후 충전하는 경우에 사전에 학습된 열화도(SOH) 학습값이 존재하지 않으면 아래 [수학식 3]을 참고하여 제2 가용 에너지(E2)를 도출할 수 있다.
Figure pat00003
[수학식 3]에서와 같이, 제2 가용 에너지(E2)는 이전 충전 시에 연산된 가용 에너지와 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지의 평균 값으로서 도출될 수 있다.
이 경우, 열화도(SOH) 학습이 이루어지지 않은 조건에서도 이동 평균값에 의해 최근 값을 반영하여 가용 에너지를 예측함으로써 정확도가 향상될 수 있다.
이에, 각 상황 별 가용 에너지를 예측하는 실시예는 도 3a 및 도 3b를 참조하여 더욱 상세히 설명하도록 한다.
도 3a는 배터리 충전 시의 배터리 관련 정보를 정의한 테이블을 나타낸 것이다. 도 3a의 테이블은 배터리 충전 날짜 별로 SOC 변화량(%), 충전 에너지(kWH), 충전 에너지 기반 배터리 에너지, 및 열화도(SOH) 학습값을 정의한 것으로, 이 중 열화도(SOH) 학습값은 도면부호 311과 같다.
도 3a를 참조하면, 3/9자에 배터리 최초 충전 시의 SOC 변화량은 43%, 충전 에너지는 8.8kWH, 충전 에너지를 기반으로 예측된 배터리 에너지는 20.465kWH, 그리고 배터리 충전 시의 열화도(SOH) 학습값은 100%(0% 열화)이다.
마찬가지로 6/5자에는 도면부호 324와 같이 열화도(SOH) 학습값이 83%(17% 열화)이고, 8/4자에는 도면부호 325와 같이 열화도(SOH) 학습값이 75%(25% 열화)이다.
한편, 4/8자와, 5/6자에는 도면부호 322, 323과 같이 열화도(SOH) 학습값이 존재하지 않는다.
도 3a의 테이블을 기반으로 가용 에너지를 예측한 결과는 도 3b와 같이 나타낼 수 있다. 도 3b의 테이블에서 [A] 항목은 본 발명에 따른 가용 에너지 예측값을 나타낸 것이고, [B] 항목은 기존 방식에 다른 가용 에너지 예측값을 나타낸 것이다.
도면부호 332 및 333은 열화도(SOH) 학습값이 존재하지 않는 4/8자와, 5/6자의 가용 에너지 예측값을 나타낸 것이다.
기존 방식에 따르면, 열화도(SOH) 학습값이 존재하지 않는 4/8자와, 5/6자의 가용 에너지 예측값은 배터리의 열화 정도가 반영되어 있지 않기 때문에 도면부호 331의 초기 가용 에너지 예측값과 동일하다.
한편, 본 발명에 따르면, 열화도(SOH) 학습값이 존재하지 않는 4/8자와, 5/6자의 가용 에너지 예측값은 [수학식 3]과 같이 이전 가용 에너지 및 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지를 이용하여 예측함으로써 기존 방식보다 정확한 값을 도출해 낼 수 있다.
도면부호 334 및 335는 열화도(SOH) 학습값이 존재하는 6/5자와, 8/4자의 가용 에너지 예측값을 나타낸 것이다.
기존 방식에 따르면, 열화도(SOH) 학습값이 존재하는 6/5자와, 8/4자의 가용 에너지 예측값은 초기 배터리 용량에 열화도(SOH) 학습값을 반영하였다.
한편, 본 발명에 따르면, 열화도(SOH) 학습값이 존재하는 6/5자와, 8/4자의 가용 에너지 예측값은 [수학식 2]와 같이 이전 가용 에너지, 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지 및 열화도(SOH) 학습값 기반의 제2 배터리 에너지를 1:1:1로 반영하여 가용 에너지를 예측함으로써 기존 방식보다 정확한 값을 도출해 낼 수 있다.
거리 연산부(170)는 에너지 예측부(160)에 예측된 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 연산한다.
이때, 거리 연산부(170)는 앞서 도출된 초기 가용 에너지(E0), 제1 가용 에너지(E1) 또는 제2 가용 에너지(E2) 중 어느 하나에 학습 연비를 적용하여 주행 가능 거리를 연산할 수 있다.
거리 연산부(170)는 연산된 주행 가능 거리 정보를 저장부(140)에 저장한다. 이때, 거리 연산부(170)는 이전에 연산된 주행 가능 거리 정보가 존재하는 경우에는 기 저장된 정보를 새로 연산된 주행 가능 거리 정보로 업데이트한다.
제어부(110)는 주행 가능 거리 정보가 업데이트 되면, 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 통신부(130)를 통해 연결된 디스플레이 장치(300)로 송신한다. 따라서, 디스플레이 장치(300)는 통신부(130)를 통해 수신된 주행 가능 거리 정보를 화면에 출력하여 사용자에게 안내할 수 있다.
그 외에도, 제어부(110)는 주행 가능 거리 정보를 활용하여 차량의 일 동작을 제어하는 시스템으로 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 송신할 수도 있다.
상기에서와 같이 동작하는 본 실시예에 따른 차량 시스템의 각 장치들은 메모리와 각 동작을 처리하는 프로세서를 포함하는 독립적인 하드웨어 장치 형태로 구현될 수 있으며, 마이크로프로세서나 범용 컴퓨터 시스템과 같은 다른 하드웨어 장치에 포함된 형태로 구동될 수 있다.
상기와 같이 구성되는 본 발명에 따른 장치의 동작 흐름을 보다 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 차량 제어 방법에 대한 동작 흐름을 도시한 도면이다.
도 4를 참조하면, 차량 제어 장치(100)는 배터리 충전이 시작되면(S110), 충전 정보를 수집한다(S120). 이때, 수집되는 충전 정보는 배터리 SOC 및 충전 에너지 정보 등을 포함할 수 있다.
차량 제어 장치(100)는 'S120' 과정에서 수집된 충전 에너지를 기반으로 배터리 에너지를 예측한다(S130). 이때, 차량 제어 장치(100)는 충전 에너지를 SOC 변화량으로 나눈 값으로부터 배터리 에너지를 예측할 수 있다.
이후, 차량 제어 장치(100)는 'S130' 과정에서 예측된 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측한다. 이때, 차량 제어 장치(100)는 이전에 학습된 열화도(SOH) 학습값이 존재하는지를 판단하여(S140), 열화도(SOH) 학습값이 존재하면 [수학식 2]와 같이 이전 가용 에너지, 현재 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지 및 열화도(SOH) 학습값 기반의 제2 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하고(S150), 그렇지 않은 경우에는 [수학식 3]과 같이 이전 가용 에너지 및 현재 충전 에너지 기반의 제1 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하도록 한다(S160).
물론, 최초 충전인 경우에는 이전 가용 에너지를 제외한 값들로부터 가용 에너지를 예측할 수 있다.
가용 에너지 예측값이 도출되면, 차량 제어 장치(100)는 가용 에너지를 기반으로 주행 가능 거리를 연산하고(S170), 'S170' 과정에서 연산된 주행 가능 거리 정보를 업데이트 한다(S180).
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 방법이 실행되는 컴퓨팅 시스템을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 컴퓨팅 시스템(1000)은 버스(1200)를 통해 연결되는 적어도 하나의 프로세서(1100), 메모리(1300), 사용자 인터페이스 입력 장치(1400), 사용자 인터페이스 출력 장치(1500), 스토리지(1600), 및 네트워크 인터페이스(1700)를 포함할 수 있다.
프로세서(1100)는 중앙 처리 장치(CPU) 또는 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600)에 저장된 명령어들에 대해 처리를 실행하는 반도체 장치일 수 있다. 메모리(1300) 및 스토리지(1600)는 다양한 종류의 휘발성 또는 불휘발성 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 메모리(1300)는 ROM(Read Only Memory)(1310) 및 RAM(Random Access Memory)(1320)을 포함할 수 있다.
따라서, 본 명세서에 개시된 실시예들과 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계는 프로세서(1100)에 의해 실행되는 하드웨어, 소프트웨어 모듈, 또는 그 2 개의 결합으로 직접 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM 메모리, 플래시 메모리, ROM 메모리, EPROM 메모리, EEPROM 메모리, 레지스터, 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM과 같은 저장 매체(즉, 메모리(1300) 및/또는 스토리지(1600))에 상주할 수도 있다. 예시적인 저장 매체는 프로세서(1100)에 커플링되며, 그 프로세서(1100)는 저장 매체로부터 정보를 판독할 수 있고 저장 매체에 정보를 기입할 수 있다. 다른 방법으로, 저장 매체는 프로세서(1100)와 일체형일 수도 있다. 프로세서 및 저장 매체는 주문형 집적회로(ASIC) 내에 상주할 수도 있다. ASIC는 사용자 단말기 내에 상주할 수도 있다. 다른 방법으로, 프로세서 및 저장 매체는 사용자 단말기 내에 개별 컴포넌트로서 상주할 수도 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 차량 제어 장치 110: 제어부
130: 통신부 140: 저장부
150: 정보 수집부 160: 에너지 예측부
170: 거리 연산부 200: 배터리관리시스템
300: 디스플레이 장치

Claims (17)

  1. 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하는 에너지 예측부;
    상기 예측된 가용 에너지 및 기 학습된 연비를 이용하여 주행 가능 거리를 연산하는 거리 연산부; 및
    상기 연산된 주행 가능 거리 정보를 업데이트하는 제어부
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 에너지 예측부는,
    상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량에 기초하여 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지를 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 에너지 예측부는,
    상기 배터리의 최초 용량에 상기 배터리 충전 시의 열화도 학습값을 적용하여 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 에너지 예측부는,
    상기 배터리의 최초 충전 시, 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  5. 청구항 1에 있어서,
    상기 에너지 예측부는,
    상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 에너지 예측부는,
    상기 열화도 학습값이 존재하지 않으면, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 디스플레이 장치로 송신하여 출력하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  8. 청구항 1에 있어서,
    상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량 정보를 수집하는 정보 수집부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 장치.
  9. 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하는 단계;
    상기 예측된 가용 에너지 및 기 학습된 연비를 이용하여 주행 가능 거리를 연산하는 단계; 및
    상기 연산된 주행 가능 거리 정보를 업데이트하는 단계
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 가용 에너지를 예측하는 단계는,
    상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량에 기초하여 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  11. 청구항 9에 있어서,
    상기 가용 에너지를 예측하는 단계는,
    상기 배터리의 최초 용량에 상기 배터리 충전 시의 열화도 학습값을 적용하여 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  12. 청구항 9에 있어서,
    상기 가용 에너지를 예측하는 단계는,
    상기 배터리의 최초 충전 시, 상기 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  13. 청구항 9에 있어서,
    상기 가용 에너지를 예측하는 단계는,
    상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 상기 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  14. 청구항 9에 있어서,
    상기 가용 에너지를 예측하는 단계는,
    상기 열화도 학습값이 존재하지 않으면, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 기반의 배터리 에너지와, 이전 배터리 충전 시의 가용 에너지의 평균 값에 기초하여 상기 가용 에너지를 예측하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  15. 청구항 9에 있어서,
    상기 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 디스플레이 장치로 송신하여 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  16. 청구항 9에 있어서,
    상기 가용 에너지를 예측하는 단계 이전에, 상기 배터리 충전 시의 충전 에너지 및 SOC(State of Charge) 변화량 정보를 수집하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 제어 방법.
  17. 배터리관리시스템;
    배터리 충전 시 상기 배터리관리시스템으로부터 충전 정보를 수집하여 충전 에너지 기반의 배터리 에너지 및 열화도 학습값 기반의 배터리 에너지를 이용하여 가용 에너지를 예측하고, 상기 예측된 가용 에너지 및 기 학습된 연비를 이용하여 주행 가능 거리를 연산하여 업데이트하는 차량 제어 장치; 및
    상기 업데이트 된 주행 가능 거리 정보를 출력하는 디스플레이 장치
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 차량 시스템.
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